作者（美）Ashutosh Nandeshwar2.4 创建饼图饼图和其变形是最受争议的图表类型之一。许多信息图表化和信息可视化领域的专家对饼图持警惕态度，但是他们仍然与报告者们一样在商业报告中频繁使用。在创建这类图表时要考虑一些关键问题：Step01 将饼图的分块限制在3～4块。另外，为了更容易区分，每一分块必须足够大。Step02 限制颜色的使用（如果只有3～4块，使用同一种颜色的不同色调就可
Matplotlib 库使用入门5——饼图pie() 函数绘制饼图示例 在前面关于 matploblib 的文章中，笔者分别介绍了：
matplotlib 库的安装与配置，常用套路和绘图组件。画布和绘图域的创建、图素的设置、用 plot 函数绘制线图并设置图例、网格绘制多种柱状图绘制直方图本篇介绍 matplotlib 绘制饼图的方法。饼图（Pie）用来显示一个数据系列，具体来说，饼状图显示一个
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2023-10-16 10:05:44
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导读：前几篇文章分别对应用Tableau制作折线图、条形图、可视化地图进行了介绍，本文介绍另一大可视化图表利器——饼图。尤其是最后给出了玫瑰图制作方法。01 基本饼图饼图常用于表达多个子类的占比，通过观察饼图扇形角度的大小，可快速对比各子类间的相对关系。在Tableau中，制作饼图比较方便，仅需依次将类别和相应度量信息拖动到标记区的颜色和大小即可。仍然以Tableau自带的超市数据集为例，制作各地
文章目录python数据可视化饼图 python数据可视化饼图import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import Series, DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import _rebuild
import matplotl
from pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Piefrom pyecharts.faker import Fakerv = Faker.choose()c = ( Pie() .add( "", [list(z) for z in zip(v, Faker.values())], radius=["30%", "75%"], ...
原创
2022-02-28 14:26:46
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from pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Piefrom pyecharts.faker import Fakerv = Faker.choose()c = ( Pie() .add( "", [list(z) for z in zip(v, Faker.values())], radius=["30%", "75%"], ...
原创
2021-07-06 14:50:30
485阅读
# Python数据可视化之饼图实现
## 介绍
在数据分析和数据可视化中，饼图是一种常用的可视化方式，能够直观地展示数据的比例关系。本文将介绍如何使用Python实现饼图的数据可视化。
## 实现步骤
下面是实现饼图的整个过程的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 准备数据 |
| 3 | 创建饼图 |
| 4 | 设
原创
2023-09-21 23:36:44
207阅读
# 实现数据可视化饼状图的步骤
## 流程表格
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备数据 |
| 2 | 创建一个画布 |
| 3 | 绘制饼状图 |
| 4 | 添加图例 |
| 5 | 显示饼状图 |
## 详细步骤
### 1. 准备数据
在开始绘制饼状图之前，首先需要准备数据，例如各个部分的比例或者数值。
```markdown
// 示例数据
目录一、华夫饼图功能和演变二、Tableau制作过程：2.1 标准华夫饼图：2.2、方格变形2.3、使用plum pudding chart三、需要注意的点：1、注意取消聚合度量，否则方阵和圆阵图都出不来。2、注意方向，我在设置XS和YS的时候方向上下颠倒了，所以出来的方阵是从上往下的，如果希望效果为从下往上的，需要再调整一下坐标值。3、也可以将排列顺序做的随机一点，例如上面猎豹的图，但是这样就
今天更新的内容是饼状图，也是一个比较简单的图，相信通过前面几个图的学习，对matplotlib也比较熟悉了。设置参数，调用函数，调用参数。 饼状图的使用和前几个类似，也是通过plt.pie()调用。matplotlib.pyplot.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None,
优秀的数据可视化图表只是罗列、总结数据吗？当然不是！数据可视化其真正的价值是设计出可以被读者轻松理解的数据展示，因此在设计过程中，每一个选择，最终都应落脚于读者的体验，而非图表制作者个人。今天就给大家总结了数据可视化的制作的30个小技巧，通过列举一些容易被忽略的常见错误，最终能够快速提升和巩固你的可视化制作水平。一、你不得不注意的图表制作小技巧1.条形图的基线必须从零开始条形图的原理就是通过比较条
图表是处理数据的重要组成部分，因为它们是一种将大量数据压缩为易于理解的格式的方法。数据可视化可以让受众快速Get到重点。数据可视化的图表类型极其丰富多样，而且每种都有不同的用例，通常，创建数据可视化最困难的部分是确定哪种图表类型最适合手头的任务。本文中，数维图小编将为大家介绍数据可视化图表类型的第四篇—— “趋势类”图表，使用这些图表。面积图面积图类似于折线图。数据值以类似的方式绘制，并用线连接。
导语 现在在很多的工程项目中，都有有关于数据大屏相关的监控内容，这里我们就来看一下如何用Vue来搭建一个数据可视化大屏应用。创建项目 使用WebStorm工具创建一个Vue的项目。如下图所示，配置好vue的脚手架工具和nodejs的运行环境，等待项目执行创建完成。 当然这里也可以采用命令行脚本构建的方式。 根据提示选择对应的编译版本进行创建 创建项目完成，如下图所示。 项目创
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2023-07-07 14:17:09
189阅读
效果男女饼图initChart3() { var option = { tooltip: { trigger: 'item', formatter: "{a} <br/>{b}: {c} ({d
原创
2023-01-03 15:00:29
292阅读
本文借助pyecharts库，绘制常用的饼状图。
原创
2022-10-14 14:31:01
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import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Pie
"""
Gallery 使用 pyecharts 1.1.0
参考地址: https://echarts.baidu.com/examples/editor.html?c=pie-nest
目前无法实现的功能:
1、暂无
"""
inner_x_data
原创
2021-07-06 14:51:29
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import pyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts import Pie"""Gallery 使用 pyecharts 1.1.0参考地址: https://echarts.baidu.com/examples/editor.html?c=pie-nest目前无法实现的功能:1、暂无"""inner_x_data = ["直达", "营销广告", "搜索引擎"]inner_y_data = [335, 679, 1548...
原创
2022-02-28 14:26:45
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1、饼图的绘制饼图属于最传统的统计图形之一，几乎随处可见，例如大型公司的屏幕墙、各种年度论坛的演示稿以及各大媒体发布的数据统计报告等；饼图是将一个圆分割成不同大小的楔（扇）形，而圆中的每一个楔形代表了不同的类别值，通常根据楔形的面积大小来判断类别值的差异；pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance
说明:本程序参考刘顺祥老师的<从零开始学Python数据分析与挖掘>一书 如果代码有不懂的,欢迎与我探讨! github地址:https://github.com/wstchhwp
饼图饼图的绘制可以使用matplotlib库中的pie函数，首先我们来看看这个函数的参数说明。
pie函数参数解读plt.pie(x, explode=None, labels=None,
原创
2022-02-23 17:01:48
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饼图能够形象生动的展示各种类别数据的占比，在类别较多的情况下，单一饼图会显得很凌乱，降低了数据的对比效果，这个时候复合条饼图就可以让统计结果更直观，数据更清晰。一、复合条饼图效果 复合条饼图的特点：①它是饼图和条形图的结合。通常我们将左侧的饼图称作第一绘图区，右侧的条形图称作第二绘图区。②第一绘图区中，武汉、广州、西安和南昌归为其他城市，具体明细显示在第二绘图区。二、操作步骤步骤1：调
